Méthodologie de conception d un système expert pour la généralisation cartographique

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1 Méthodologie de conception d un système expert pour la généralisation cartographique Xiao Chun Zhao Épouse Boury To cite this version: Xiao Chun Zhao Épouse Boury. Méthodologie de conception d un système expert pour la généralisation cartographique. Interface homme-machine [cs.hc]. Ecole Nationale des Ponts et Chaussées, Français. <tel > HAL Id: tel Submitted on 25 Nov 2010 HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

2 Thèse de Doctorat de l'ecole Nationale des Ponts et Chaussées Spécialité: Informatique présentée par ZHAO Xiao Chun épouse BOURY pour obtenir le titre de: sujet: Docteur de l'ecole Nationale des Ponts et Chaussées Méthodologie de Conception d'un Système Expert pour la Généralisation Cartographique soutenue le 14 novembre 1990 devant le jury composé de: Monsieur Monsieur Monsieur Monsieur Monsieur Georges Jean-Paul Bruno Hervé René STAMON HATON PASQUIER LE MEN LALEMENT Président Rapporteur Rapporteur Examinateur Examinateur DES PONTS ET CHAUSSEES DOC24492

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4 REMERCIEMENTS Cette thèse est le fruit d'une coopération entre l'ecole Nationale des Ponts et Chaussées et l'institut Géographique National. Je voudrais faire part de ma reconnaissance à Messieurs N. Bouleau au CERMA-ENPC, H. Le Men au COGIT-IGN, et R. Lalement au CERMICS- ENPC, pour l'aide précieuse qu'il m'ont bien accordée tout au long de cette thèse en en ont assurant la direction, et en m'accueillant chaleureusement dans leur laboratoire. J'exprime toute ma gratitude à Monsieur G. Stamon de m'avoir fait l'honneur de présider le jury, à Messieurs J.P. Haton et B. Pasquier d'avoir bien voulu accepter d'être rapporteurs de ce travail, malgré leur surcharge de travail. Pour les conseils, les marques d'intérêt qu'ils ont portés à mon travail en de nombreuses occasions et les corrections de fautes de français à la lecture de cette thèse, je remercie Messieurs G. Weger, J.G. Affholder, R. Lalement, G. Caplain. Mes remerciements vont aussi à tous mes collègues du COGIT, du CERMA et du GISE, notamment Mesdames V. Serre, M. Razurel, E. Frugier, Messieurs 0. Jamet, La Rivière, pour une ambiance amicale du travail, et à tous ceux qui m'ont apporté leur soutien. Je suis très reconnaissante envers ma famille en Chine, mon époux Pierre et toute ma belle-famille pour leur attention spéciale et leur soutien moral infiniment important au cours de ce travail.

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6 >, 3L < : table des matières 1 Introduction Aperçu de la généralisation cartographique Difficultés essentielles Eléments d'intelligence artificielle Perspectives 16 1 Cartographie 19 2 La généralisation cartographique Analyse du problème Cas des voies de communication Carrefour Voies Les facteurs d'influence Règles de lisibilité Problème des signes conventionnels Nécessité des signes conventionnels Les signes conventionnels linéaires Evolution des signes avec l'échelle Placement des toponymes Ponctuel Linéaire Un critère de résolution de problème 34 II Outils Informatiques 39 3 Choix de modes de représentation des connaissances Caractéristiques des systèmes experts Composants de base d'un système expert Notre système, en résumé Difficulté de concevoir la connaissance Quelques modes de représentation des connaissances Procédural ou déclaratif? Raisonner logiquement Règles d'inférence en logique 53 1

7 3.5.2 La logique des prédicats 54 4 Les langages orientés objets Les réseaux sémantiques Les prototypes Les classes et objets Les frames Les acteurs Les langages hybrides Les messages L'héritage La relation d'héritage Objet et représentation des connaissance Les exceptions Héritage et exception Chemins d'héritabilité Quelques techniques de résolution L'intelligibilité Les défauts Comparaison des formalismes 74 5 Lisp et objets Intérêt de programmer en Lisp Ceyx Common Lisp Object System: CLOS KEE 87 III Réalisation 89 6 Modélisation des opérations graphiques Les mesures Règles de sélection Cas général Idées théoriques de sélection Cas linéaire Règles de schématisation structurale Signes linéaires Définitions des segments, arcs, tronçons Définition de la convexité Règles globales de schématisation Deux segments non alignés: virage Linéarisation locale Règles d'harmonisation Hiérarchie des éléments Séparer deux signes voisins ponctuels Séparer un groupe de signes ponctuels Séparer deux signes voisins linéaires Séparer un groupe de signes voisins linéaires 118 2

8 6.5.6 Translation d'un signe linéaire Traitement des carrefours Importance de carrefours Domaine de convexité d'un carrefour Distance entre carrefours Direction de déplacement d'un carrefour Stratégie générale Résumé La base de connaissances Les structures des objets Organisation des objets Les objets composites Les procédures des objets Exemples: les sommets-carrefours Formuler les connaissances Formuler les faits Les prédicats Formuler les règles L'organisation des règles Un petit moteur d'inférences Le Filtrage et l'unification Avantages et inconvénients Résolution Chaînage avant Mode d'inférence Stratégie du développement de la recherche Non monotonie Fonctionnement sur un exemple Exemples La base des objets du réseau Processus de généralisation De 1: aux échelles inférieures De 1: à 1: De 1: à 1: De 1: à 1: De 1: à 1: De 1: à 1: IV Conclusion générale 181 V Annexe 187 3

9 A Code des Programmes 189 A.l Structuration et gestion interne des objets 189 A.1.1 La représentation interne des faits 189 A.1.2 La représentation interne des règles 191 A.2 Le filtrage 196 A.3 L'unification 202 A.4 Code du moteur d'inférence 205 B Art de PostScript 212 B.l Introduction 212 B.2 PostScript et la cartographie. 213 B.2.1 Modèles d'image 213 B.2.2 Style de programmation 214 B.3 Exemples de constructions des graphiques 214 C Fichiers des règles 219 Bibliographie 229 4

10 Sj : Liste des Figures 1.1 Un petit exemple de carrefour à généraliser Système essentiel de G.C Positions préférentielles Les directions de placement de toponymes Réduction de carte à la façon photocopieuse La carte de la ville Marmande: les réductions en prenant les signes conventionnels correspondant sans généralisation Les champs de l'objet de voie routière Réseau communication Le lien ATPG et le lien ATPS Réseau à l'échelle E= 1: Les sous-classes de la classe de réseau de communication Graphe d'héritage, exception au niveau de Rivière Une exception au niveau de Canal La hiérarchie des packages Axes de voies de communication Quand l'échelle réduit Segment, arc, tronçon, route Enveloppe convexe de 3 points Les 2 domaines de convexité de 2 tronçons segments se croisent Arrondir les coins des segments Petits segments à supprimer Petites sinuosités pouvant être supprimées Superposition de deux signes linéaires Séparation de deux éléments ponctuels Expansion par rapport au centre géométrique Expansion par rapport au barycentre Homothétie d'un groupe d'éléments ponctuels Homothétie avec une distribution exponentielle Translation globale sans contrainte Translation locale + linéarisation locale Translation avec contraintes: avant linéarisation Translation avec contraintes: après linéarisation 120 5

11 6.20 Importance de carrefour Convexité d'un carrefour Distance de 2 carrefours non liés à leur axe Distance de 2 carrefours reliés à l'axe Stratégie de résolution Les objets du réseau de communication Les compositions des objets du réseau Les classes et sous-classes de Voies de communication Structuration des règles Toutes les règles de la G.C De 1: à 1: sans généralisation De 1: à 1: avec généralisation De 1: à 1: sans généralisation De 1: à 1: avec généralisation De 1: à 1: sans généralisation De 1: à 1: avec généralisation De 1: à 1: sans généralisation De 1: à 1: avec généralisation De 1: à 1: sans généralisation De 1: à 1: avec généralisation 179 B.l Tracer des routes avec PostScript 216 6

12 : Liste des Tableaux Comparer une carie avec une parole 22 Tableau de dimensions graphiques minimales 26 Evolution des signes conventionnels avec l'échelle 28 Tableau de comparaison des signes conventionnels 32 Les variables de la cartographie 46 Tableau de pourcentages de détails conservés 96 Tableau de relation de sélection utilisable pour les échelles 98 Ajout d'un fait 148 Suppression d'un fait 149 7

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14 Chapitre 1 Introduction La carte est la représentation conventionnelle, généralement plane, en positions relatives, des phénomènes concrets ou abstraits localisables dans l'espace. CFC 1 L'intelligence est la faculté de comprendre, de saisir par la pensée: l'aptitude à s'adapter à une situation, a choisir en fonction des circonstances; la capacité de donner un sens à telle ou telle chose. La cartographie est l'ensemble des études et des opérations scientifiques, artistiques et techniques intervenant à partir des résultats d'observations directes ou de l'exploitation d'une documentation, en vue de l'élaboration de cartes, plans et autres modes d'expression, ainsi que dans leur utilisation. L'intelligence est l'intelligence humaine simulée par les machines. artificielle Petit Larousse édition 89 ACI La généralisation cartographique (GC) joue un rôle important dans les systèmes de production des cartes assistée par ordinateur et dans les systèmes d'informations géographiques. Elle est depuis longtemps l'enjeu de la cartographie en raison de sa complexité intrinsèque, et on ne connaît pas de méthodes de résolution directes et assurées. Devant un problème complexe comme la GC, il est difficile d'effectuer une bonne interprétation des informations géographiques connues pour les transformer, en respectant leur inter-relation, en données dessinables sur le support choisi dans le cadre d'objectifs particuliers des utilisateurs, en suivant l'ensemble des opérations subtiles effectuées actuellement par l'homme. Réciproquement, avec un vaste ensemble d'informations et d'opérations potentiellement accessibles, il est délicat de déterminer quelles informations sont les plus pertinentes pour effectuer telle opération plutôt que telle autre pour résoudre un problème précis. La communauté cartographique est 'Comité Français de Cartographie 2 Association Cartographique Internationale 9

15 10 Chapitre 1. Introduction convaincue que la GC ne trouvera sa juste place parmi les outils de communication et d'aide à la décision que lorsqu'elle aura réussi sa mutation informatique. On se pose donc des questions: quels sont les problèmes de la GC?» comment ces problèmes sont-ils représentés? quelles sont les techniques informatiques disponibles face à un tel problème? C'est autour de ces aspects que s'organise cette thèse. Bien entendu un certain nombre de préalables seront indispensables afin de bien préciser le problème de la GC. Une fois défini un cadre conceptuel nous étudierons les principales idées et techniques de l'intelligence artificielle. Après avoir donné quelques aspects de la modélisation des opérations de la GC et leur formulation mathématique et graphique, nous décrivons une méthodologie de représentation de connaissances qui, pourvue d'une interprétation adéquate et basée sur le concept de langage orienté objet et de règle de production, permet de coder les connaissances de la GC pour traiter les problèmes complexes. Enfin nous donnerons quelques résultats basés sur les détections et déductions par le moteur d'inférence écrit en Le-lisp en lui fournissant des connaissances initiales à l'aide des exemples, et des illustrations graphiques sorties par des codes PostScript. 1.1 Aperçu de la généralisation cartographique Comparez cette carte originale et cette :art< réduite de la précédente : dans cette dernière, il n'y a pas assez de place pour contenir le mot carte. Un traitement spécial est donc presque obligatoire si l'on veut garder le caractère exploitable de cette carte. Une diminution d'échelle provoque une diminution de surface disponible alors que l'encombrement de certaines symbolisations (ex: les écritures, les signes conventionnels des routes, etc.) sur une carte reste par contre plus ou moins constant. La première méthode est de réduire la taille de carte: ou bien: avec une taille encore plus petite. Mais on ne peut pas réduire à l'infini les tailles des symboles quand l'échelle devient de plus en plus petite, l'acuité visuelle de l'homme lui interdit la connaissance des objets infiniment petits sans l'aide d'appareils optiques. Par exemple, on voit bien les lettres cogit dans, tandis que dans K&^ALI, il devient beaucoup plus difficile de les reconnaître après une simple réduction de 50% en bloc. Dans ce cas, une resymbolisation est nécessaire. Une carte représente des objets géographiques que malheureusement nous n'avons pas matériellement la possibilité de voir en totalité dans la nature et dont, au contraire, nous ne percevons que des détails à notre échelle humaine, avec toutes les déformations et les impressions qu'entraîne notre situation normale au ras du sol.

16 1.2. Difficultés essentielles 11 Une carte bien conçue et bien réalisée permet à la fois d'embrasser d'un seul coup d'oeil un objet géographique d'une surface quelconque et d'en distinguer les éléments significatifs quelles qu'en soient leurs dimensions réelles. Le choix de ces éléments, la simplification de leurs représentations, leur harmonisation, leur mise en oeuvre coordonnée définissent la généralisation. Chaque carte représente une réduction de l'espace, alors que les graphismes, pour qu'ils soient lisibles, occupent une place proportionnellement égale ou plus grande que dans la réalité. Le problème est donc le suivant: compte tenu de l'échelle et de la nature des graphismes, quels sont les objets qui doivent être conservés et quels sont ceux qui doivent être éliminés? Comment symboliser ceux qui sont retenus en fonction de la surface du support? La généralisation est aussi nécessaire: à la rédaction d'une carte en changeant le but d'une carte initiale, à la dérivation d'une carte en diminuant l'échelle d'une carte d'échelle plus grande. Donc en résumé, la GC est nécessaire pour résoudre les difficultés à concilier la clarté de la carte avec les contraintes dues à l'échelle et aux objectifs particuliers des utilisateurs. Le but de la généralisation cartographique est d'aboutir à une synthèse plus poussée de l'information et de résoudre le problème d'encombrement à l'aide des 3 opérations: sélection, schématisation et harmonisation Elle permet finalement de reconstituer sur une carte la réalité de la surface représentée dans ses traits essentiels en fonction du but de la carte, de son thème, de son échelle et des particularités de la région cartographiée. La généralisation cartographique est une sorte de caricature, une sorte d'art, elle déforme presque obligatoirement les formes des données par la réduction, resymbolisation, etc. Un problème important est d'assurer la qualité du produit pendant tout le processus. C'est-à-dire qu'il faut préserver la fiabilité des données, la lisibilité de lecture (communication effective du produit cartographique), la précision compatible avec l'échelle et l'esthétique de la carte. Un compromis entre le désir d'exactitude et de clarté devrait être assuré; cette expertise, véritable casse-tête de la généralisation cartographique, est la plus difficile à formuler. La figure 1.1 montre un exemple simple. 1.2 Difficultés essentielles Le principe général de la généralisation cartographique (G.C.) repose sur les processus complexes et interdépendants de sélection, de schématisation et d'harmonisation des éléments constitutifs de la carte, en fonction des facteurs suivants: but et thème de la représentation,

17 12 Chapitre 1. Introduction cartel: les carrefours au SI et au S3 sont à la limite de distance de séparation. carte2: après la réduction, on ne distingue plus le carrefour au SI de celui au S3; les labels ne sont plus aussi lisibles. Figure 1.1: Un simple exemple d'un carrefour à généraliser échelle: elle a une influence primordiale sur la généralisation. caractère géographique régional: selon que l'on est en rase campagne ou en zone urbaine concentrée, la précision sera très différente. niveau de lecture, règles de lisibilité, valeur et précision des données. Plus de détails se trouvent dans le chapitre 2 et aussi dans les références suivantes: [1], [7], [8]. Depuis longtemps, la G.C. est un des aspects les plus délicats de la cartographie à cause des difficultés suivantes: Le volume des données est important, les structures de données sont complexes.

18 1.3. Eléments d'intelligence artificielle 13 La procédure subjective des opérations n'est pas homogène. Le résultat de la simplification d'une ligne par le même cartographe à quelques jours d'intervalle pourrait être même significativement différent. Une carte à échelle deux fois plus petite ne peut pas être considérée comme étant l'homologue de sa grande soeur avec seulement quatre fois moins d'objets représentés. Les yeux humains n'arrivent plus à distinguer les choses qui sont en-dessous du seuil de 0.1mm 2. Les jugements humains sur la qualité de produit sont difficiles à formuler, vu l'absence de critères universellement acceptables. Des considérations de nature esthétique et des critères de valeur intrinsèques qui méritent d'être définis interviennent dans le choix d'une appréciation personnelle souvent subjective. Devant une collection de cartes représentant le même phénomène, les avis peuvent être aussi différents. Le seul critère constituant une référence universelle est peut-être celui de V efficacité. La cartographie est une sorte d'art qui fait appel au bon sens et à l'expérience, mais il est difficile de formaliser le savoir des experts, de même qu'il est pratiquement impossible de formuler mathématiquement tous les savoirs humains. En bref, la généralisation ne peut pas être codifiée ou réglementée de façon précise. Cette constatation laisse le champ libre à l'empirisme et aux interprétations individuelles du cartographe, préparateur ou dessinateur; elle conduit donc inévitablement à des productions personnalisées dont le contenu et la forme dépendent plus de leurs auteurs que de règles rationnelles et méthodiques, ce qui justifie l'importance de l'harmonisation. Les moyens actuels de recueil, de traitement et de transcription graphique de données ne seront efficaces que dans la mesure où les fondements scientifiques de la généralisation auront été élaborés, en prenant les meilleurs outils informatiques pour la réalisation. C'est une tâche difficile et délicate car la cartographie est tributaire de son passé et des habitudes acquises. Il semble que c'est un champ privilégié d'application des recherches en intelligence artificielle: la généralisation cartographique semble indissociable des techniques de l'ia. 1.3 Eléments d'intelligence artificielle L'intelligence artificielle (IA) est depuis quelques années un point de focalisation des média, du public et des scientifiques. On s'interroge sur son existence en tant que discipline scientifique, sur ses buts et son champ d'investigation, sur sa situation et les limites qu'elle pourrait atteindre, sur ses applications actuelles ou à venir et leur impact social, économique ou psychologique[12]. Aujourd'hui, elle suscite un grand engouement dans l'industrie. Le concept d'intelligence est complexe et relatif, et l'expression fortement controversée, d'intelligence Artificielle ne le précise pas davantage. Bien que les Chinois doutent du caractère inné de l'intelligence humaine, ils la nomme Vintelligence du ciel. La philosophie du donné, empirisme, considère que toute connaissance vient de l'expérience[17], c'est à dire que l'esprit est une pure passivité,

19 14 Chapitre 1. Introduction une simple faculté d'enregistrer des réalités indépendantes de lui. L'empirisme est un procédé spontané qui consiste à agir par tâtonnement et sans réflexion préalable. Toute notre connaissance commence avec l'expérience, disait KANT, mais il n'en résulte pas qu'elle dérive toute de l'expérience. Il semble, en effet, qu'il y ait des vérités indépendantes de toute expérience particulière, notamment en logique et mathématiques. Les théories de Wallon et de Piaget donnent du développement intellectuel l'image d'une hiérarchie de savoir-faire acquis par l'enfant à travers une série de stades. Au plus bas niveau se situent les comportements réflexes, puis viennent les comportements concrets, liés à une intelligence pratique qui existe déjà chez les animaux supérieurs; l'intelligence concrète est le premier niveau de l'intelligence discursive capable d'opérer sur des signes et des symboles; quand cette opération se libère de l'affectivité et de l'action immédiate, l'enfant atteint le stade de l'intelligence abstraite (capacité de distinguer les qualités d'un objet, de comparer, de classer), que complète l'intelligence conceptuelle (raisonnement hypothético-déductif, appel à une logique formelle). Les humains pensent qu'ils sont des êtres plus intelligents que les animaux; en étant fier, ils cherchent toujours à reproduire les intelligences humaines, ce qui, avec les progrès des ordinateurs a fait naître l'intelligence artificielle. Son principal objectif est d'obtenir soit un résultat voisin de ce qu'aurait obtenu l'homme avec éventuellement des démarches différentes, soit d'un ordinateur un comportement semblable à celui d'un humain, c'est à dire, de disposer d'un programme qui adopte une démarche analogue à celle d'un spécialiste confronté à un problème précis. Dans cette dernière optique, le travail des chercheurs en IA commence par des observations de comportements humains et animaux faces à des situations particulières. De ces observations, on cherche à constituer un ensemble de théories scientifiques cohérentes, de lois de fonctionnement du raisonnement. Finalement, cette analyse longue et difficile doit aboutir à la reproduction, par des moyens réellement artificiels (mécaniques, informatiques), des comportements étudiés. L'ensemble des théories et des techniques mises en oeuvre pour réaliser des telles machines constitue l'intelligence artificielle. L'informatique classique traite des problèmes de manipulation de données: essentiellement des valeurs numériques ou des chaînes de caractères. Un programme y est chargé de traiter de manière spécifique un type de données bien propre. Les logiciels d'ia, par contre, doivent traiter non seulement des nombres et des caractères mais des informations plus abstraites: des connaissances humaines au milieu des activités concrètes, jusqu'ici faiblement informatisées, du type diagnostic, prévision, conception, planification d'actions; la généralisation cartographique en est un bon exemple. De telles activités intellectuelles sont souvent, comme nous l'avons constaté précédemment en ce qui concerne la généralisation cartographique, difficiles à être représentées sous forme d'algorithmes sûrs et définitifs. Comme toute discipline scientifique, le but de l'ia est de comprendre les phénomènes et les processus qui interviennent dans son champ d'investigation qui est le raisonnement: VIA cherche à comprendre les mécanismes de réflexion, son outil central d'investigation est l'ordinateur, elle cherche à marier les deux démarches cognitifet informatique numérique.

20 1.3. Eléments d'intelligence artificielle 15 Comment rendre les ordinateurs plus habiles? telle est la question fondamentale de l'ia. l'ia cherche à concevoir des programmes et des machines en mesure de traiter des problèmes pour lesquels on ne connaît pas de méthodes de résolution directes et assurées. Elle comprend tous les domaines où nous traitons de l'information sans savoir comment nous nous y prenons. Ces domaines sont nombreux et recouvrent les diverses formes de raisonnement, de résolution de problèmes tels que la généralisation cartographique. * L'IA interroge et cherche à découvrir le réel, les mécanismes de raisonnement et de compréhension. L'IA apporte sa contribution à la compréhension des manipulations effectuées sur des objets au cours de l'exercice de facultés mentales telles que: interpréter, comparer et faire des associations, synthétiser, abstraire et mémoriser, déduire, généraliser, induire, apprendre L'IA exploite les possibilités du réel pour concevoir des machines et des programmes traitant une classe de problèmes particuliers tels que: analyser une image, identifier son contenu, faire une synthèse plus poussée de son contenu pour générer une carte à échelle plus petite. Pour appréhender ces problèmes, les chercheurs s'intéressent aux techniques de représentation sur ordinateur des connaissances symboliques, aux règles et algorithmes d'inférence logique, aux machines, et aux logiciels les plus adaptées à ces représentations et ces algorithmes. L'objectif visé est que ça marche: que le programme ou la machine conçus résolvent effectivement le problème posé intelligemment comme un expert humain, mais comment rendre une machine aussi intelligente qu'un spécialiste humain confronté à un problème précis? En fait, une activité humaine intelligente met en oeuvre une grande quantité de connaissances, comprenant des informations générales mais aussi des informations propres au champ de l'activité, ainsi que des stratégies de raisonnement permettant de manipuler ces informations. Entre Vintelligence du ciel et les connaissances pratiques de l'empirisme, on peut se mettre d'accord sur le fait qu'un humain développe son intelligence, et renforce son intelligence en accumulant une masse de connaissances héritées des ancêtres au cours des siècles, et devient ainsi de plus en plus mûr ou intelligent, et finalement, expert. Un expert n'est pas nécessairement intelligent: il sait, sans réfléchir. Beaucoup de ce qui apparemment nécessite de l'intelligence peut être réalisé par compilation des règles de comportement superficiel[l2]. On s'oriente vers la voie: mettre à la disposition des programmes une masse importante de connaissances (déductives) sur le sujet traité, et par là même, les spécialiser dans un secteur bien précis, c'est à dire qu'on commence par apprendre aux ordinateurs, on les forme comme on forme des humains, ensuite, on espère qu'ils travailleront comme (plus ou moins) un humain, mais toujours sous la direction des êtres humains, au moins ceux qui écrivent le programme et ceux qui l'utilisent. La connaissance repose donc sur trois composantes: des faits ou données brutes qui

21 16 Chapitre 1. Introduction caractérisent les objets du domaine considéré, des règles permettant de manipuler ces faits, des stratégies de raisonnement et des heuristiques exprimant la façon de se servir des règles des structures de données appropriées au stockage et à la manipulation des informations relatives à une application. D'importants travaux sont déjà faits sur ce domaine. De tels programmes existent, leur but est de parvenir, dans des domaines bien précis, à des performances avoisinant celles des meilleurs spécialistes. On les nomme systèmes experts (SE), ou systèmes à base de connaissances. Les techniques de base de l'ia reposent essentiellement sur deux concepts permettant de représenter de manière efficace une grande variété de connaissances. Le premier, les règles de production et la programmation logique, est un outil popularisé par les systèmes experts (chapitre 3.1). Le second moyen, également très utilisé, est la représentation sous forme d'objets (chapitre 4). 1.4 Perspectives Les deux sciences, la généralisation cartographique et l'ia, ne sont pas des sciences aussi mûres et rigoureuses que les mathématiques. Néanmoins, on espère les marier ensemble par une étude des techniques existantes en informatique autant qu'en cartographie. La vocation d'un système expert est d'aider à résoudre des problèmes très difficiles pour l'homme relevant d'un domaine de compétence particulier où les activités sont difficilement représentables sous forme d'algorithmes sûrs et définitifs comme on l'a déjà indiqué plusieurs fois dans le domaine de la généralisation cartographique. On espère contourner cette difficulté partiellement en faisant appel à la méthodologie des systèmes-experts: leur structure et leur fonctionnement se prête assez bien à la reproduction des facultés humaines de décision ou jugement, à partir non d'algorithmes complets mais d'éléments d'algorithmes, spécifiques d'un domaine d'application, plus ou moins épars et non définitifs, fournis par des experts humains du domaine considéré. Par une étude critique des cartes existantes et par une analyse objective des facteurs de généralisation, quelques spécialistes ont déjà montré que certains principes, et notamment ceux de la sélection, peuvent recevoir une formulation mathématique et que les directives générales résultant de l'expérience et de la tradition peuvent s'exprimer sous une forme cartésienne. La structure complexe de l'image cartographique est régie par une multitude de règles qui sont appliquées plus ou moins implicitement par le dessinateur, selon son expérience et son habileté; aussi, sans nier l'importance de ces facteurs humains, il importe de limiter leur influence pour réduire la part d'interprétation personnelle, codifier ce qui peut l'être et normaliser ainsi les résultats et la qualité de la généralisation. Notre but est: de constituer une approche du problème par une analyse objective des facteurs de généralisation, en recueillant des règles qui sont appliquées plus ou moins implicitement par le cartographe, tout en essayant d'en tirer des règles générales, de formuler et codifier ce qui peut l'être et normaliser ainsi les résultats et la qualité de la généralisation.

22 1.4. Perspectives 17 de montrer, dans quelques cas bien précis, comment il est possible de tendre vers cette normalisation. de concevoir un système capable de réaliser les opérations de la G.C. ayant recours aux techniques diverses de l'intelligence artificielle, en cherchant une certaine automatisation et la souplesse des processus, apportant la rapidité et l'économie, et peut être une qualité supérieure et une plus grande homogénéité du travail. Le système a les fonctionnalités suivantes: Saisir et modifier des connaissances. Rédiger des cartes d'une échelle donnée à partir des données d'une échelle plus grande. Résoudre le problème qu'on lui demande dans le cadre de ses capacités, et dialoguer avec l'opérateur humain. Justifier la trace de sa résolution. Le système comprend les modules suivants (voir Sa figure 1.2): Système Expert. Bd initiale Ech ellel Bd finale Echelle2 Module PostScr ipt imprimante Carte dérivée Figure 1.2: Système essentiel de G.G. une base de connaissances contenant la base des données des objets initiaux et la base d'expertise (la base des règles). un moteur d'inférences non monotone, avec variables, fonctionnant en chaînage avant, avec l'interrogation de la base de faits, etc. un module pour acquérir des connaissances, les visualiser, et es compiler sous forme interne. un module de traduction des données graphiques en PostScript.

23 18 Chapitre 1. Introduction

24 Partie I Cartographie

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26 Chapitre 2 La généralisation cartographique Ce chapitre décrit les différents aspects du processus de la GC pour bien comprendre et connaître ses problèmes. 2.1 Analyse du problème Une carte est plus qu'une simple image visuelle ou photographique d'une région donnée. > Elle assure, par l'utilisation des deux dimensions du plan, un classement géographique et, par le jeu des variables visuelles (voir le tableau 3.1 de la page 46), une perception de la nature et des valeurs des phénomènes.»> Elle n'est pas un enregistrement pur et simple, elle communique à son lecteur une information traitée et ordonnée compte tenu de l'échelle, d'un espace géographique défini. Elle constitue le moyen le plus efficace pour enregistrer, calculer, révéler, analyser et comprendre les relations spatiales qui existent entre les différents phénomènes concrets ou abstraits dont la localisation est géographique[l]. Outre l'aspect scientifique que la définition 1 de l'onu a attribué à la cartographie, la communauté cartographique parle de l'ensemble des études et opérations scientifiques, artistiques et techniques. A l'inverse d'une photographie qui enregistre fidèlement tous les détails compatibles et donne des détails une image qui correspond à leur dimensions originales (voir sur la figure 2.3 les réductions à la façon photocopieuse d'une carte), une carte opère une sélection, elle ne retient et renforce que les détails jugés indispensables en fonction des besoins et de l'échelle de la carte et elle omet volontairement tous les autres. Une carte réalise un classement selon des critères qualitatifs ou quantitatifs bien définis en 1 La Cartographie est la science qui traite de rétablissement de cartes de toutes sortes. Elle englobe toutes les phases des travaux depuis les premiers levés jusqu'à l'impression finale des cartes. 21

27 22 Chapitre 2. La généralisation cartographique parole: prononcer les phonèmes les uns à la suite des autres, grouper les phonèmes en mots et en phrases, exprimer des idées au moyen d'une ou plusieurs phrases complètes. carte enregistrer des données élémentaires, traiter ces données, les mettre en ordre et les coordonner, passer un message et des idées au moyen des graphiques: carte. Tableau 2.1: Comparer une carte avec une parole fonctions de ses buts et elle souligne les détails les plus importants selon ces critères. Par exemple, les routes sont classées par leur largeur, le nombre de voies, l'importance du trafic, et elles sont représentées par des figurations symboliques et conventionnelles comme les signes conventionnels en fonction d'échelle. La figure 2,4 montre des réductions de la carte de Marmande en prenant les signes conventionnels correspondants des routes. Une carte bien conçue fournit immédiatement une image claire et lisible qui procure des informations à tous leurs utilisateurs quel que soient leur langue maternelle et leur degré de connaissances. La cartographie, un moyen de communication et d'expression, est un langage graphique à part entière, qui possède comme tous les autres langages formels: son vocabulaire : elle utilise un ensemble des symboles graphiques qui suggèrent des objets ou des idées individualisées, une ligne de couleur rouge représente une autoroute; un carré désigne une maison, etc. sa grammaire : c'est la façon d'agencer les symboles graphiques, les combinaisons et les groupements exprimant des idées d'un ordre supérieur par comparaison, association ou analogie avec d'autres concepts. la ligne d'une route ne peut pas traverser une maison sans tunnel; une voie ferrée ne doit pas croiser à niveau une autoroute; ses règles : règles de fiabilité de transfert des informations, règles de lisibilité des données, règles esthétiques découlant de la culture: les informations dans une carte sont traitées pour dégager et traduire, sous une forme aussi facile que possible à lire et à retenir, les lois de correspondance et les relations qui existent entre ces informations. une carte ne doit pas donner de fausses informations telles que Paris soit en dehors de la frontière française;» Le fait que la couleur rouge soit attribuée à une forêt est susceptible de troubler lecteur moyen.

28 2.2. Cas des voies de communication 23 Par rapport aux autres formes de langage, la représentation cartographique dispose d'ailleurs d'avantages importants: * Par nature, la mémoire visuelle symbolique est plus efficace que la mémoire phonétique abstraite, comme le confirme l'histoire: les écritures symboliques sont beaucoup plus anciennes que les écritures alphabétiques. L'homme assimile naturellement les dessins. L'utilisation des deux dimensions du plan et la grande universalité des variables visuelles offrent de grandes possibilités d'expression. Un petit dessin sera plus précieux pour un étranger qui cherche son chemin et ne connaît pas bien la langue du pays qu'une petite phrase confuse. Devant une collection de cartes représentant le même phénomène, les appréciations personnelles peuvent différer tant sur l'esthétique que sur la nature de la carte. Le critère de Vefficacité est considéré comme une référence universelle. 2.2 Cas des voies de communication Vue la complexité totale de la généralisation cartographique, on a préféré, en première étape, prendre un cas particulier comme domaine de travail: le cas de voies de communication en espérant en faire un modèle de base pour proposer une méthodologie de représentation des connaissances dans ce domaine Carrefour Un point est géométriquement d'aire nulle. Comme toute représentation, pour être visible, la représentation d'un point est nécessairement une surface d'aire non nulle; et cette surface est purement conventionnelle et seul son centre a une signification positionnelle. Ponctuel comme première caractéristique, un carrefour peut être défini par l'intersection de deux lignes matérialisées, son sommet, parfaitement défini par l'intersection d'axes, sans surface; mais un carrefour en ce qui nous concerne, a une surface qui correspondent aux largeurs des routes qui s'y rejoignent Voies La ligne est un lieu du plan de mesure nulle dans un espace à deux dimensions, et non nulle (longueur) dans un espace à une dimension. Une voie de communication peut être représentée: par une ligne d'épaisseur de 2 mm; par une ligne continue ou discontinue; par des tracés jumelés.

29 24 Chapitre 2. La generalisation cartographique mais, seul l'axe linéaire de la tache visible a une signification positionnelle. Donc, une voie peut varier en largeur, en valeur, couleur... On fera appel à la largeur, à la variation et à la couleur de la ligne pour faire apparaître une hiérarchie. Par exemple un cas sur la figure 1.1, étant donné: un ensemble des carrefours E = {CI,Ê2J e 3> i e n} dans un réseau routier: SI, S2, S3; On doit * chercher à les représenter sous un modèle cartographique, mathématique, physique, informatique, etc. trouver des relations R entre les E; prenons l'exemple entre le carrefour SI (p2) et S3 (p3) de la figure 1.1: SI (p2) et S3 (p3 ) ont un arc(a2) en commun SI (p2) est à la gauche de S3 (p3 ); SI (p2) et S3 (p3) sont à la limite de lisibilité; etc. prendre en compte les contraintes C suivantes: échelle, but, caractère des données, lisibilité. esthétique. Les règles de lisibilité sont numérisables entre les éléments bien définies et restent constantes une fois modélisées. Alors que les échelles, buts et caractères des données sont variables et posent des problèmes pour la modélisation de l'ensemble des opérations de la généralisation. 2.3 Les facteurs d'influence Le principe général de la généralisation cartographique repose sur les processus complexes et interdépendants de sélection, de schématisation et d'harmonisation des éléments constitutifs de la carte; les facteurs d'influences sont les suivants: but et thème de la représentation. L'influence du but de la carte est évidente: si on compare 2 cartes géographiques générales à la même échelle, l'une dans un atlas de référence, l'autre dans un atlas scolaire, la précision sera complètement différente. L'influence du thème concerne l'harmonisation et l'équilibre des éléments représentés. La carte topographique est nécessairement détaillée puisqu'elle constitue le cadre dans lequel s'intégreront toutes les autres productions. Mais on ne peut pas satisfaire intégralement tous les besoins, car une carte très complète mais parfaitement illisible est inefficace pour des non spécialistes. échelle. Elle a une influence primordiale sur la généralisation. Théoriquement, une carte à 1: aura beaucoup moins de détails que sa grande soeur à 1: , le nombre de phénomènes représentables dans une surface donnée varie

30 2.4. Règles de lisibilité 25 en fonction inverse du carrée du rapport d'échelle. Mais une carte de 1: n'aura pas forcément 4 fois moins d'élément que sa petite soeur de 1:50 000, car par symbolisation, on arrive à mettre plus d'objets que le nombre théorique. Dans les cartes à grandes échelles, le souci est de maintenir la précision graphique absolue, ce qui conduit à une densité de détails inférieure à celle qu'exigerait le seul critère de lisibilité, Aux petites et très petites échelles, on se contentera d'avoir la précision relative, donc le nombre d'éléments maintenus est souvent supérieur à celui qu'autorise le rapport des surfaces. Avec la réduction d'échelle, la généralisation n'est pas seulement obligatoire, elle est nécessaire et dans l'esprit de la cartographie: une autoroute qui constitue un phénomène essentiel à l'échelon national ou international, n'a pas beaucoup plus de valeur dans le cadre de la commune qu'elle traverse que le moindre chemin d'exploitation. caractère géographique régional. La carte d'une région a pour but de traduire avec le maximum d'efficacité le caractère et les traits essentiels de cette région et de fournir des points de comparaison entre des régions semblables. Les détails des sentiers, points d'eau seront plus ignorés dans une région tempéré de fort peuplement que dans une zone désertique. niveau de lecture. Comme la transcription graphique est totalement dépendante des lois naturelles de la vision qui lui imposent des limites et des règles strictes, la carte ne peut que répondre à un objectif bien précis. Elle doit être conçue en fonction du niveau de lecture pour lequel la lecture sera instantanée et cela explique les réactions diverses devant une collection de cartes. règles de lisibilité. Ce facteur est entièrement développé dans la section suivante, vu sa grande importance. valeur et précision des données de base. Evidemment ce facteur secondaire est également important, la nature des documents disponibles conduit en effet le cartographe à prendre des décisions différentes. Dans tous les cas, quels que soient le niveau de lecture et la fonction de la représentation, l'efficacité d'une image est maximale lorsque le temps de perception est le plus court[l]. 2.4 Règles de lisibilité Normalement, les cartes sont destinées à être examinées sans l'aide d'instruments grossissants, à une distance normale (de l'ordre de 30cm) et sous un éclairage moyen. Dans ces conditions, leur contenu doit être conçu de telle sorte que tout élément graphique isolé soit perceptible, que sa forme soit distinguée, que deux éléments voisins soient séparés, enfin que les différents paliers soient différenciés. Voir le tableau 2.2 de la page 26. Un point est perceptible lorsqu'il est vu sous un angle de 1'; le seuil de perception pour un élément ponctuel est alors de 0,09mm, diamètre de ce point, ou dimension minimale d'un élément graphique de forme irrégulière.

31 26 Chapitre 2. La généralisation cartographique Contraintes visuelles Acuité visuelle de discrimination Acuité visuelle d'alignement Seuil de perception Seuil de séparation Seuil de différenciation ponctuel linéaire ponctuel linéair Représentations graphiques" à 30cm de distance, dd doit être de I dd < = 1' «0.1» 0.2 o en tracée I 0.2 da doit être au moins de 0.02 mm 2^ "S" en dessin III U i entre 2 paliers, le rapport des rapprochés éloignés surfaces doit être au moins de 2 écart d' épaisseur ox 0.3, Tableau 2.2: Tableau de dimensions graphiques minimales: Les chiffres sont exprimés enmm Une ligne, du fait de sa continuité, admet des tolérances plus faibles, soit un angle visuel de 0.7' ou une épaisseur de 0.6mm. Dans le domaine des formes, en implantation ponctuelle ou linéaire, il faut tenir compte de la lisibilité angulaire qui est faible lorsque les angles se rapprochent de 0 ou de 180 et maximale aux environs de l'angle droit; Un carré de petite dimension se distingue plus aisément d'un cercle de même surface qu'un hexagone ou qu'un pentagone. Selon l'expérience, un carré poché est distingué avec une largeur de 0.4mm, un carré vidé sera visible avec une largeur de 0.6mm. Les sinuosités d'une ligne anguleuse de.1mm se distinguent lorsque leur coté est d'environ 0.6mm-0.7mm, si elles sont quelconques, et leur base est de l'ordre de 0.6mm~0.7mm et leur amplitude de 0.4mm. Pour séparer deux signes voisins, on définit un seuil de séparation, qui est l'écart minimal nécessaire entre deux éléments graphiques voisins pour pouvoir les isoler à l'oeil. Par exemple, pour deux lignes fines parallèles l'écartement angulaire est un espacement graphique de 0.17 mm, et pour des lignes épaisses 0.15 mm. C'est cette valeur qui constitue le seuil de séparation valable pour des signes pochés contigus. En fait, dans la pratique, les chiffres exprimés ci-dessus sont nettement plus élevés; car il ne suffit pas de distinguer ou de séparer les éléments graphiques, il faut encore apprécier les différences de dimension ou de valeur qui expriment des paliers distincts en classement quantitatif (ou simplement ordonné), et corrélativement les éléments identiques appartenant au même palier. Les écarts sensibles qui définissent le seuil de différenciation doivent être respectés si la lecture au stade élémentaire est indispensable. Si au contraire, les questions élémentaires sont inutiles et qu'on ne souhaite pas une perception sélective des détails mais une vision d'ensemble, les écarts seront plus faibles et des tailles extrêmes identiques.

32 2.5. Problème des signes conventionnels 27 En cartographie topographique, les différenciations sont réalisées par des combinaisons des diverses variables visuelles qui évitent, dans une certaine mesure, l'utilisation de signes occupant trop de place. En bref, pour qu'une carte soit parfaitement lisible, il est indispensable de rechercher un équilibre, d'une part entre la surface totale des différents éléments graphiques et la surface du support (densité graphique), d'autre part dans les contrastes des graphismes entre eux. 2.5 Problème des signes conventionnels Nécessité des signes conventionnels Une des caractéristiques essentielles de la représentation de la planimétrie est qu'autant que possible, les détails doivent apparaître suivant la projection de leur contour, réduits à l'échelle, ou à la rigueur, par des graphismes axés ou centrés sur l'emplacement de cette projection. Par les règles de lisibilité, on a défini les dimensions minimales des images cartographiques. Donc théoriquement, à l'échelle de 1/25 000, on pourra conserver la représentation en projection par un trait isolé de tous les objets linéaires mesurant au moins 2.5m de largeur (0.1mm sur la carte) et par deux traits séparés de tous les objets linéaires mesurant au moins 10m de largeur (traits de 0.1mm séparés par un espace de 0.2mm). De même, les détails à implantation zonale seront perceptibles dès que leur coté dépassent 12.5m. Toutefois ces minima absolus ne permettent aucune différenciation d'objets de nature différente mais de dimension identique. Cette différenciation, justifiée et nécessitée par la multiplicité des objets, demande, dans tous les cas, une amplification des dimensions théoriques. En fait une représentation parfaitement homométrique, c'est-à-dire une représentation en projection et dimension réelles des objets, n'est possible qu'à très grande échelle, jusqu'à 1/ Les cartes topographiques font donc tout naturellement appel aux signes conventionnels souvent pour les éléments ponctuels et linéaires, puisque la variable forme (tableau 3.1) est la seule qui s'adapte au grand nombre d'objets. Pour des besoins de commodité, on a l'habitude de répertorier les éléments du contenu planimétrique d'une carte selon un certain nombre de catégorie. Par exemple, la catégorie linéaire comprend: les routes, chemins, sentiers, voies ferrées, les éléments du réseau hydrographique, les limites de culture et les limites administratives, etc.; alors que les constructions diverses sont dans la catégorie ponctuelle; la végétation dans la catégorie zonale. Dans la catégorie linéaire qui constitue notre domaine de travail, on se limitera aux: voies de communication du réseau de communication Les signes conventionnels linéaires Pour les implantations linéaires, la forme générale est imposée par le tracé, et une figuration semblable à la projection horizontale s'impose. Les critères d'ordre des distinctions de détails se traduisent par des variations de largeur du signe, par des différences de grosseur de traits ou par des variations de valeur (grisé ou couleur, discontinuités des traits). Ces diverses possibilités favorisent les combinaisons; c'est ainsi que, pour les routes, les critères de nature du revêtement, de classement administratif